Pycharm：简单的优先级实现_heapq

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利用heapq模块的heappop和heappush实现简易的优先级排序，可以简单了解下堆排序的原理

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import heapq

class PriorityQueue():

def__init__(self):

self.__queue=[]

self.__index=0

defpush(self,item,priority):

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heapq.heappush(heap, item)

将值item推到heap上，保持堆不变。

:param item:

:param priority:

:return:

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heapq.heappush(self.__queue, (-priority,self.__index,item))

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index的作用是当list[0]相同时，比较第二位，按照顺序进行堆排序，不然就报错了

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#self.__index -= 1

self.__index+=1

print(self.__index)

print(self.__queue)

defpop(self):

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heapq.heappop(heap)

从heap中弹出并返回最小的项（默认是从第一个排序的），保持堆不变。如果堆为空，则会引发IndexError。

要访问最小的项，不需要弹出它，请使用heap [0]。

:return:

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#print(heapq.heappop(self.__queue)[-1])

#return heapq.heappop(self.__queue)[-1]

#使用-1和使用2是一样的效果

return heapq.heappop(self.__queue)[2]

class Item():

def__init__(self,name):

self.name=name

def__repr__(self):

return'Item({!r})'.format(self.name)

__str__=__repr__

if__name__=='__main__':

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仔细观察可以发现，第一个pop()操作返回优先级最高的元素。

另外注意到如果两个有着相同优先级的元素( foo和grok )，pop操作按照它们被插入到队列的顺序返回的。

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q=PriorityQueue()

q.push(Item('foo'),1)

q.push(Item('bar'),5)

q.push(Item('spam'),4)

q.push(Item('grok'),1)

print(q.pop())

print(q.pop())

print(q.pop())

print(q.pop())